从结构元素的嵌套数组创建Spark DataFrame可以通过使用Spark的内置函数explode
和struct
来实现。
首先,我们需要导入必要的模块和函数:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import explode, struct
然后,我们可以创建一个SparkSession对象:
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
接下来,我们可以定义一个包含嵌套数组的结构元素:
data = [
("John", [[1, "a"], [2, "b"], [3, "c"]]),
("Alice", [[4, "d"], [5, "e"]]),
("Bob", [[6, "f"]])
]
然后,我们可以将数据转换为DataFrame,并使用explode
函数将嵌套数组展开为多行:
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "nested_array"])
df = df.select("name", explode("nested_array").alias("nested"))
接下来,我们可以使用struct
函数将展开的列重新组合为结构元素:
df = df.select("name", struct("nested._1", "nested._2").alias("nested_struct"))
最后,我们可以查看创建的DataFrame:
df.show()
这样,我们就成功地从结构元素的嵌套数组创建了一个Spark DataFrame。
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